导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能应该注意什么的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
做好人工智能需要注意什么？
现在每一个发达国家都十分重视人工智能的研发，人工智能目前在各大领域和行业占据的地位非常高大。有那么一句话，叫做得人工智能者得天下，可见人工智能发展的重要性。但回归原点，做好人工智能，我们需要注意什么呢？
1.完善相关的法规
做好人工智能，就需要相关法规不断突破，而伴随人工智能的应用不断落地，法律责任的划分和承担是人工智能发展面临的首要法律挑战。其涉及如何确保人工智能和自主系统是可以被问责的。为什么这么说呢？我们举一个实例，那就是在前不久有一个百度无人车出现，这使得很多人眼前一亮。百度创始人李彦宏第一次正式介绍百度无人车时就遇到了这一问题，他驾驶无人车到会场后不久，就已经收到了交管部门的罚单。而最近百度无人车在试驾的时候需要当地相关部门特别出台了临时交通规则让其上路，这就是法规上的突破。所以说，伴随着人工智能的进步，法规也需要不断取得突破。无人车收到罚单了，距离大规模上路还会远吗？所以说，我们需要做好相关的法规。
2.做好数据隐私保护
做好人工智能就不得不注意数据隐私保护。人工智能的发展越来越依赖大量的数据分析，大规模的数据收集、分析和使用，使传统社会走向透明化，在万物互联、大数据和机器智能三者叠加后，人们或许不再有隐私可言。现在商家越来越夸大大数据、人工智能给人类的生产、生活带来的极大便利，而用户本身也往往忽视了这些新技术新应用对隐私和个人数据带来的危害。这是因为人工智能能带来精准营销，而精准营销的背后可能就是就是诈骗。近年来，随着大数据、云计算以及人工智能新技术的快速发展和应用，给现有个人信息保护法律制度带来了新的挑战，各国立法、修订法律活动更加频繁。因此，在发展人工智能的过程中，个人隐私和数据保护是国际社会长期以来重点关注的内容。
关于做好人工智能需要注意的地方，本文具体为大家介绍了两种，第一是完善相关的法规，第二是做好数据隐私保护。在人工智能发展的道路上，我们都需要注意的问题当然远远不止这两个，我们一定要不断创新，不断创造，不断更新，让人工智能的发展更加完善，这样才能更好地提升人工智能的发展速度，让人工智能更好地造福我们人类，乃至整个地球。
在人工智能发展过程中,我国应该注意哪些问题？
避免盲目投资，比如现在的无人驾驶已经快要宣告失败了。
应该加强人工智能的基础研究，只有基础突破才能更好的在应用上有进步
学人工智能应该注意什么？
学习人工智能需要具备最最最总要的是学习态度和学习能力，毕竟是前沿科学行业，其次才是数学知识和编程能力，数学知识如果你是做学问做算法突破，那么对于你的数学能力要求是相当高的，如果是做工程等，数学这块要求并不高，大概大专文化水平就行。而编程能力是后面长期累积的，这个不是必要条件。
人工智能辅助科研要注意哪些问题
注意点1：你的数据未必可靠
在实际应用中，有很多各种各样的原因会导致你的数据是不可靠的。因此，当你将数据用于解决问题前，必须经常留心来检查数据是否值得信赖。如果基于糟糕的数据来挖掘，无论多么聪明的人也永远只会获得糟糕的结果。下面列举了一些常见的可导致数据可靠性问题的因素：
用于开发的数据，往往和实际情况下的数据分布不同。例如也许你想把用户按照身高划分为“高”、“中等”、“矮”三档，但如果系统开发时使用的数据集里最低用户的身高是6英尺(184cm)，那么很有可能你开发出来的系统里会把一个“仅有6英尺”的用户称为“矮”用户
你的数据集中存在很多缺失数据。事实上，除非是人为构造的数据集合，否则很难避免缺失数据问题的发生，如何处理数据缺失的问题是很有技巧的事情。实践中我们要么是干脆丢弃一部分残缺的数据，要么就是想办法计算一些数值去填补这些缺失值。无论哪种方法都可能导致应用结果的不稳定
你的数据可能随时在变化。数据库的表结构可能会变，数据定义也可能会变
你的数据可能没有被归一化。假设你可能在观察一组用户的体重，为了能够获得有效的结论，首先需要对每个体重的衡量单位进行归一化，是英镑还是公斤，不能混淆着用
你的数据可能并不适用于相应的算法。数据存在着各种各样的形式和规范，或者叫数据类型(data types)，有些是数值化的数据，有些则不是。有些数据集合能被有序排列，有些则做不到。有些是离散化的数据(例如房间里的人数)，另一些则是连续化的(例如气温或者气压等数据)
注意点2：计算难以瞬间完成
完成任何一个人工智能解决方案的计算，都需要一定的时间，方案的响应速度，对商业应用的成功与否起到十分关键的作用。不能总是盲目假设任何算法在所有数据集上都一定能在规定时间内完成，你需要测试下算法的性能是否在可接受的应用范围内。
以搜索引擎为例，用户对结果返回的时长是有忍耐的限度的。如果用户等待的时间超过10秒，50%的用户会流失，如果等待时间超过1分钟，90%以上的用户会流失。在开发智能应用系统时，不能为了达到更好的算法精度而忽略系统运算和等待的时间，否则会导致整个产品的失败。
注意点3：数据的规模非常重要
当我们考虑智能应用时，数据规模是很重要的因素。数据规模的影响可以分为两点来考察：第一点是规模会影响应用系统的响应速度，上一节我们刚提过;第二点是在很大的数据集上的挖掘出有价值结果的能力会受到考验。例如为100个用户开发的电影或音乐推荐系统可能效果很好，但是同样的算法移植到有着100000个用户的环境里，效果可能就不尽如人意了。
其次，使用更多的数据来训练的简单算法，比受制于维度诅咒(Dimension Curse)的复杂算法往往有好得多的效果。类似Google这样拥有海量数据的大型企业，优秀的应用效果不仅来自于精妙复杂的算法，也来自于其对海量训练数据的大规模分析挖掘。(达观数据 陈运文)
注意点4：不同的算法具有不同的扩展能力
我们不能假设智能应用系统都可以通过简单增加服务器的方法来扩展性能。有些算法是有扩展性的，而另一些则不行。
例如如果我们要从数亿的文章标题里，找出标题相似的各个组的文章，注意并不是所有的聚类算法此时都能并行化运行的，你应该在设计系统的同时就考虑可扩展性。有些情况下你需要将数据切分成较小的集合，并能够让智能算法在各个集合上并行运行。设计系统时所选择的算法，往往需要有并行化的版本，而在一开始就需要将其纳入考虑，因为通常围绕着算法还会有很多相关联的商业逻辑和体系结构需要一并考虑。
注意点5：并不存在万能的方法
你可能听说过一句谚语“当你有了把榔头的时候，看什么东西都像钉子”，这里想表达的意思是：并不存在能够解决所有智能应用问题的万能算法。
智能应用软件和其他所有软件类似——具有其特定的应用领域和局限性。当面对新的应用领域时，一定要充分的验证原有方法的可行性，而且你最好能尝试用全新的视角来考察问题，因为不同的算法在解决特定的问题时才会更有效和得当(达观数据 陈运文)。
注意点6：数据并不是万能的
根本上看，机器学习算法并不是魔法，它需要从训练数据开始，逐步延伸到未知数据中去。
例如假设你已经对数据的分布规律有所了解，那么通过图模型来表达这些先验的知识会非常有效。除了数据以外，你还需要仔细的考虑，该领域有哪些先验知识可以应用，这对开发一个更有效的分类器会很有帮助。数据和行业经验结合往往能事半功倍。
注意点7：模型训练的时间差异很大
在特定应用中，可能某些参数的微小变化就会让模型的训练时间出现很大的差异。例如在深度神经网络训练时就会有各种各样的参数调节的情况发生。
人们往往会直观地觉得调整参数时，训练时间是基本稳定不变的。例如假设有个系统是计算地球平面上任意两点之间的距离的，那么任意给出两个点的坐标时，计算时间差不多都是相同的。但在另一些系统里却并非如此，有时细微的调整会带来很明显的时间差异，有时差异甚至可以大到数小时，而不是数秒。
注意点8：泛化能力是目标
机器学习实践中最普遍存在的一个误区是陷入处理细节中而忘了最初的目标——通过调查来获得处理问题的普适的方法。
测试阶段是验证某个方法是否具备泛化能力(generalization ability)的关键环节(通过交叉验证、外部数据验证等方法)，但是寻找合适的验证数据集不容易。如果在一个只有几百个样本的集合上去训练有数百万维特征的模型，试图想获得优秀的精度是很荒唐的。
注意点9：人类的直觉未必准确
在特征空间膨胀的时候，输入信息间形成的组合关系会快速增加，这让人很难像对中等数据集合那样能够对其中一部分数据进行抽样观察。更麻烦的是，特征数量增加时人类对数据的直觉会迅速降低。
例如在高维空间里，多元高斯分布并不是沿着均值分布，而是像一个扇贝形状围绕在均值附近，这和人们的主观感受完全不同。在低维空间中建立一个分类器并不难，但是当维度增加时，人类就很难直观的理解了。
注意点10：要考虑融入更多新特征
你很可能听说过谚语“进来的是垃圾，出去的也是垃圾”(garbage in, garbage out)，在建立机器学习应用中这一点尤其重要。为了避免挖掘的效果失控，关键是要充分掌握问题所在的领域，通过调查数据来生成各种各样的特征，这样的做法会对提升分类的准确率和泛化能力有很大的帮助。仅靠把数据扔进分类器就想获得优秀结果的幻想是不可能实现的。
注意点11：要学习各种不同的模型
人工智能教育中需要注意哪些问题
现存三大问题
1.先天受限，落地迟缓
中肯来看，在目前的人工智能产业当中，金融、营销、安防、客服领域在IT基础设施、数据质量、对新技术的接受周期等人工智能发展基础条件方面表现较优，其商业化渗透率和对传统产业的提升程度较高。然而教育行业由于数据储备、数据感知、数据标准化受限，跨介质互联困难，情感计算与认知计算难以突破等约束条件，自然呈现的发展规律确实是慢一拍，迄今为止多数解决方案的落地效果仍然表现一般。校外教育方面，在线教学的用户体验粗糙且教学效果模糊，用户对新技术的接受周期较长，更加智能化的产品值得探索。而与此同时，校内师生的信息素养不高，且信息化设备使用频率较低，均导致核心教学数据缺失，加大了教育数据挖掘分析的难度。
2.重复建设，粗放演进
所谓重复体现在，当前“人工智能+教育”在所谓的“精准化监测与个性化评价”这一功能上，探索过于集中，用力过于聚焦，甚至少有过度监控、过度反馈、过度迎合的辩证性反思。而所谓粗放，是指当前教育口的这只“人工智能大筐”，实际上装进了与人工智能沾边或不沾的各类技术，装进了各路概念、噱头甚至利益诉求，实质的进步、真实的助力很大程度上被淹没在粗放的统计口径与表面的虚假繁荣里。在政策的大力支持与市场对智能化的强烈需求背景之下，“人工智能+教育”的政府采购模式和商业模式都亟待清晰化与规范化。
3.审慎不足，导向模糊
从国际经验看，不少国家对于教育与技术的结合都有相对审慎一面，尤其强调教育智能化要首先体现其价值性，然后再体现其工具性——要为承载国家的共同价值与文化基础优先做出努力。这成为各国尤其是发达国家发展教育智能化的普遍起点，形塑了技术的应用方向。对照来看，中国在这一比较形而上的层面上的理性反思尚显不足。进一步，教育领域难以对人工智能应用技术提出准确需求，而技术人员难以深度理解教育、设计出符合理性需求的应用形态——是当前人工智能技术参与教育过程、大力发展智能教育的掣肘的问题。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于人工智能应该注意什么的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～